基于数据挖掘的网络入侵检测系统设计与实现

设计了一个基于数据挖掘技术的网络入侵检测系统模型。该模型在Snort入侵检测系统的基础上,利用数据挖掘技术增加了聚类分析模块、异常检测引擎和关联分析器。该系统不仅能够有效地检测到新的入侵行为,而且能提升检测的速度,在达到实时性要求的同时,解决了一般网络入侵检测系统对新的入侵行为无能为力的问题。     

基于数据挖掘算法的网络入侵检测系统研究

回顾了当前入侵检测技术和数据挖掘技术,分析了Snort网络入侵检测系统存在的问题,重点研究了数据挖掘中的关联算法Apriori算法和聚类算法K一均值算法;在Snort入侵检测系统的基础上,增加了正常行为挖掘模块、异常检测模块和新规则生成模块,构建了基于数据挖掘技术的网络入侵检测系统模型。新模型能够有效地检测新的入侵行为,而且提高了系统的检测效率。     

基于数据挖掘的SNORT网络入侵检测系统

回顾了当前入侵检测技术和数据挖掘技术,对Snort网络入侵检测系统进行了深入的剖析;然后在Snort的基础上构建了基于数据挖掘的网络入侵检测系统模型;重点设计和实现了其中基于k-means算法的异常检测引擎和聚类分析模块,并对k-means算法进行了改进,使其更适用于网络入侵检测系统。     

基于数据挖掘的入侵检测系统研究

将数据挖掘技术应用于网络入侵检测,构建了基于数据挖掘的网络入侵检测系统模型。此模型在入侵检测系统的基础上,利用数据挖掘技术增加了关联分析器。此系统不仅能够有效地检测到新的入侵行为同时解决了一般网络入侵检测系统对新的入侵行为无能为力的问题。     

基于数据挖掘的网络异常行为检测技术设计与实现

既有的基于数据挖掘技术的入侵检测将研究重点放在误用检测上。提出了基于数据挖掘技术的网络异常检测方案，并详细分析了核心模块的实现。首先使用静态关联规则挖掘算法和领域层面挖掘算法刻画系统的网络正常活动简档，然后通过动态关联规则挖掘算法和领域层面挖掘算法输出表征对系统攻击行为的可疑规则集，这些规则集结合从特征选择模块中提取网络行为特征作为分类器的输入，以进一步降低误报率。在由DAR-AP1998入侵检测评估数据集上的实验证明了该方法的有效性。最后，对数据挖掘技术在入侵检测领域中的既有研究工作做了，总结。     

一种基于数据挖掘技术的入侵检测模型研究

入侵检测系统是一种检测网络入侵行为并能够主动保护自己免受攻击的一种网络安全技术,是网络防火墙的合理补充.文中分析了入侵检测系统的通用模型,介绍了入侵检测系统的分类,给出了传统的网络检测技术,在此基础上,详细讨论了数据挖掘技术及其在入侵检测系统中的应用,提出了一个基于数据挖掘技术的入侵检测模型,该模型采用了数据挖掘中的分类算法和关联规则.经过实际测试,该模型能够使网络入侵检测更加自动化,提高检测效率和准确度.     

采用分类挖掘模式提取网络入侵模型

在WenkeLee的基于数据挖掘技术的网络入侵检测系统结构基础上,通过融合异常入侵检测模块和误用入侵检测模块,构建了一种新的基于数据挖掘技术的自适应网络入侵检测系统结构。描述了对审计数据进行分类挖掘来提取描述正常和异常行为的特征和规则的方法。采用基于决策树和基于关联规则的两种分类方法实现了改进的结构模型中的建模模块,并挖掘出能够反映网络行为的分类规则。     

改进数据挖掘算法在入侵检测系统中的应用

针对已有检测机制存在的对于未知攻击行为无能为力、漏报率较高、检测效率低以及缺少规则库自动扩充机制等问题,结合数据挖掘技术的相关知识,设计了基于数据挖掘的改进网络入侵检测系统模型。模型中选取聚类分析K-means算法和关联规则挖掘Apriori算法,并对其进行改进。用改进的K-means算法实现正常行为类及数据分离模块,用改进Apriori算法实现规则库的自动扩充功能,并通过实验验证了两个算法的功能。     

数据挖掘方法在网络入侵检测中的应用

传统的入侵检测系统存在适应性差、缺乏可扩展性、需要专家手工编码等缺陷.基于数据挖掘的入侵检测技术,自动地从训练数据中提取出入侵检测的知识和模式,能够很好地解决传统入侵检测系统中存在的问题.综述了数据挖掘技术在网络入侵检测中的应用,描述了基于数据挖掘的入侵检测系统架构,阐述了聚类分析、分类分析、关联规则分析和序列模式分析在网络入侵检测中的应用原理和最新的研究与改进,并指出了目前存在的问题和未来研究的方向.     

一种基于数据挖掘技术的入侵检测模型研究

入侵检测系统是一种检测网络入侵行为并能够主动保护自己免受攻击的一种网络安全技术,是网络防火墙的合理补充。文中分析了入侵检测系统的通用模型,介绍了入侵检测系统的分类,给出了传统的网络检测技术,在此基础上,详细讨论了数据挖掘技术及其在入侵检测系统中的应用,提出了一个基于数据挖掘技术的入侵检测模型,该模型采用了数据挖掘中的分类算法和关联规则。经过实际测试,该模型能够使网络入侵检测更加自动化,提高检测效率和准确度。     

网络入侵检测系统整体设计分析

随着网络信息量的迅猛增长,网络攻击方式的不断翻新,网络入侵检测系统经过了由集中式处理到分布式处理、由简单软件结构到通用功能模块设计的变化过程。文中对入侵检测系统的功能模块进行了详细研究,重点设计分析了NIDS中重要的模块:HTTP协议流分析器和检测引擎部分,给出了设计中考虑到的部分增强性能。因模块具有的灵活结构,所以该设计提供了很好的模块复用性和扩展性。     

Implementation of Network Intrusion Detection System Based on Density-based Outliers Mining

The paper puts forward a new method of densitybased anomaly data mining, the method is used to design the engine of network intrusion detection system (NIDS), thus a new NIDS is constructed based on the engine. The NIDS can find new unknown intrusion behaviors, which are used to updated the intrusion rule-base, based on which intrusion detections can be carried out online by the BM pattern match algorithm. Finally all modules of the NIDS are described by formalized language.     

基于密度的异常挖掘智能网络入侵检测系统设计与实现

论文提出了基于密度的异常挖掘新方法,并将其应用于入侵检测系统引擎设计中,构建了相应的网络入侵检测系统。该系统通过挖掘异常数据的高效性,可及时发现新的未知入侵行为,用以更新入侵规则库。基于该规则库,系统采用BM模式匹配算法进行实时入侵检测。论文运用形式化语言对入侵检测系统各子模块进行结构化分析与描述。     

利用Netfilter实现NIDS集群的研究和实践

目前基于网络的入侵检测系统(NIDS)面临普通单机检测设备的数据包处理能力不能适应网络带宽发展需求的问题，该文介绍了利用NIDS集群在高速网络环境下实现入侵检测的方法。根据NIDS集群的特点利用Linux内核中Netfilter模块实现了数据包基于分流转发和会话的动态负载均衡。并通过使用基于Linux操作系统的IDS负载均衡器实现了NIDS集群在高速网络环境下的入侵检测。     

Implementation of Network Intrusion Detection System Based on Density-based Outliers Mining

1 Introduction There are m any kinds of network intrusion detec- tion techniques,but which can be divided into two cata- logs generally: one is rule-based, and the other is anom aly-based. The form er is one which detects intru- sion behaviors according t…     

检测分析技术在网络预警系统中的应用研究

为了提高网络预警系统的效率,将协议分析和改进的Apriori算法应用于检测分析模块,提出了一种新型的网络入侵检测模型。在该模型中,首先将截获的数据包结合历史数据包数据库进行协议分析,找出可能存在的入侵行为的相关数据包,然后采用改进的Apriori算法对这些数据包进行关联分析,最终获得检测结果。实验说明该模型与传统网络入侵检测系统(NIDS)相比,具有更低的漏检率。     

基于聚类融合的入侵检测

随着互联网的飞速发展,网络安全的问题日趋严重,传统的网络安全技术已难以应对日益繁多的网络攻击。因此入侵检测便应运而生了,而且其重要性日益提高。基于聚类分析的入侵检测已经成为其主要研究方向。聚类分析是一种有效的异常入侵检测方法,可用以在网络数据集中区分正常流量和异常流量。但单一的聚类算法很难达到预期的效果,为了提高入侵检测的效果,文中采用聚类融合技术,提出一种基于Co—assocition的模糊聚类融合算法,通过实验检测能显著提高检测率和降低误报率。     

基于WOA-XGBoost模型的网络入侵检测

网络入侵检测系统(NIDS)是检测网络攻击和维护网络安全的关键技术之一,是网络安全领域中的重要研究方向;近年来,研究者利用机器学习算法来完成入侵检测任务并取得了很好的成果,但检测效率和精确率有待进一步提升;在对鲸鱼优化算法(WOA)和极限梯度提升算法(XGBoost)的特点进行实验和对比分析的基础上,提出了WOA-XGBoost模型,首先构建基于XGBoost的分类模型,然后利用WOA算法自适应搜索XGBoost的最优参数,最后基于NSL-KDD数据集评估所提出WOA-XGBoost模型的性能;实验结果表明,该模型在分类精确率、准确率、召回率和AP指标方面均优于其他模型如XGBoost、随机森林、Adaboost和LightGBM;该工作也为群体智能优化算法在网络入侵检测中的应用提供了依据。